Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton가 2012년에 발표한 논문으로 일명 AlexNet으로 불리는 CNN 기반의 모델을 사용하여 대회에서 압도적으로 우승하였고 딥러닝을 실질적으로 이용한 첫 번째 사례이자 딥러닝 역사에 한 획을 그은 기념비적인 논문이다. Introduction​기존의 머신러닝은 수작업으로 특징을 추출하였음AlexNet은 딥러닝을 이용해 자동으로 데이터로부터 특징을 학습하는 방법을 사용함ImageNet 대회(ILSVRC-2012)에서 15.3%를 기록하며 전년도의 26.2%보다 압도적인 성능을 보임 The Dataset​ILSVRC-2012의 데이터를 사용하였음 총 120만 개의 학습 이미지, 1000개의 클래스 ,수만 개의 val..

2012년 AlexNet이라는 딥러닝 모델의 등장은 인공지능 역사에서 큰 전환점이었다.그 전까지는 사람이 직접 특징을 설계하는 전통적 머신러닝 방식이 주류였지만AlexNet은 딥러닝이 실제로 기존 방법을 압도할 수 있다는 첫 증명 사례이다. 1.타임라임 및 배경 2009년: ImageNet 데이터셋 공개2010~2011년: ILSVRC 대회에서 SVM와 같은 전통적 방법이 우세2012년: AlexNet 등장 및 ILSVRC 대회에서 우승토론토 대학의 Alex Krizhevsky, llya Sutskever, Geoffrey Hinton 연구팀이AlexNet을 발표하였다. 2.AlexNet의 구조와 특징​AlexNet은 8개의 레이어로 이루어져 있다.5개의 합성곱[Convolution] 레이어3개의 완..